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Higgsfield 内容工厂

一个 5 阶段 AI 内容流水线,使用 Higgsfield MCP,专注于按 5 种格式均分的病毒式 UGC 内容:UGC 娱乐、街头采访、开箱、产品评测、ASMR。按钮驱动式 UX——点击即可,无需输入命令。

Higgsfield 内容工厂 是什么?

Higgsfield 内容工厂 是一个完整的 5 阶段 AI 内容生成流水线,专为使用 Higgsfield MCP 的营销人员和内容创作者设计。它自动将产品图像或 URL 转化为完整的视频营销活动,涵盖研究、策划、生成、发布和报告。该技能严格遵循按钮驱动式交互,最大限度减少打字需求,使用户只需点击按钮即可完成整个流程。它支持 5 种 UGC 格式(UGC 娱乐、街头采访、开箱、产品评测、ASMR),并按用户指定的视频总数平均分配。该技能跨平台运行,利用 Higgsfield Marketing Studio 进行视频生成,GPT Image 2.0 用于图像资产包,Meta MCP 用于广告排期。其核心优势在于将复杂的内容制作工作流封装为简单、无需技术背景的体验,同时仍能输出专业的、适合社交媒体传播的内容。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/adamroy13/ai-influencer-promo-machine/tree/HEAD/.agents/skills/higgsfield-content-factory

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Higgsfield 内容工厂 是做什么的?

一个 5 阶段流水线:研究 → 策划 → 生成 → 发布 → 报告。

内容重点以 UGC 为先。 每个营销活动默认包含大量 UGC 家族内容(UGC · 产品评测 · 教程 · 开箱)—— 人物出镜片段、真实评测、ASMR 风格特写、食谱演示、高级开箱展示。超动态、电视广告和万能卡是次要的:高质量但占比更小。每个视频创意必须能在现有的 Marketing Studio 预设之一中生成,且时长在 4-15 秒限制内。

用户体验为按钮驱动。 每个需要澄清的问题都必须通过 AskUserQuestion 提出,并提供 2-4 个具体的选项按钮。切勿询问需要自由输入“输入你的答案”的问题来进行导航、确认或流程路由。自由输入输入仅保留给用户必须原创的内容——即便如此,也应始终提供一个用户可一键接受的智能默认值(例如,“使用自动生成的:HiGG 夏季营销活动 2026 年 6 月”)。用户应能仅通过点击选项按钮驱动整个流水线,唯一的打字操作是粘贴产品 URL 或上传产品图片(两者仍是基于点击的文件操作,而非命令)。

用户语言规则(硬性规定)。 用户不是开发者。不要叙述技术机制——没有 MCP 工具名称,没有 slug 不匹配表,没有 UUID 解析,没有“正在并行搜索”,没有“调用 media_upload + curl + media_confirm”,没有增强提示内部机制。所有这些都在后台静默运行。

而是,在每个阶段开始时,用通俗易懂的语言发送一条清晰的阶段横幅。使用此模板(根据阶段调整动词/名词):

🚀 阶段 [N]:[友好名称]——正在开始 用 1-2 句话描述正在发生的事情。不含工具名称。

已批准的横幅(除非用户指定了自定义措辞,否则请准确使用):

阶段横幅
1🔍 阶段 1:研究与创意——正在开始。 我正在扫描您产品所在领域本周在 Instagram、TikTok 和 YouTube 上的热门趋势,然后将这些趋势转化为 15 个以上适合您品牌的病毒式视频创意。
2🗂️ 阶段 2:内容策划——正在开始。 我正在构建您的完整视频内容策划,生成一份精美的 HTML 文档,每个视频都已映射、标注日期,并随时可以生成。
3🎬 阶段 3:生成视频——正在开始。 我将在 Higgsfield Marketing Studio 中生成您的视频,一次一个预设。在每批处理启动前我会询问您,让您保持控制。
3(图像步骤)🖼️ 图像资产包——正在开始。 我正通过 GPT Image 2.0 生成您的社交媒体帖子、主横幅和产品摄影静物图。
4📅 阶段 4:排期到 Meta 广告——正在开始。 我正在设置您的广告活动,并将所有内容排期到您已批准的日历上。
5💰 阶段 5:成本报告——正在开始。 我正在编制节省报告——您在 Higgsfield 上的实际花费与按传统方式制作同等数量视频的成本对比。

在阶段之间,发送一条简短的“阶段 [N] 完成——[交付物]”信息,然后立即发送下一阶段的横幅(如果用户批准继续)。无需冗长的回顾。用户看到的是一个清晰的故事线,而不是工具日志。

内部机制——保持静默。 只要此技能描述到“步骤 0:探测能力”、“在运行时解析 hook_id”、“将 mode 设置为标题大小写的 slug”、“8 个必要的并行搜索”、“media_upload → curl PUT → media_confirm”、“slug 不匹配修复”等——这些都是面向 AGENT 的指令。执行它们,但不要向用户叙述。如果用户询问“它在引擎盖下是如何工作的”,那么再解释。否则,对内部机制保持沉默。


引导——始终首先运行此操作(一次性完成,无暂停)

⚠️ 关键:在会话开始时,仅用一条消息询问所有引导问题——A、B、C 和 D。不要按顺序询问它们。不要在引导和产品请求之间暂停。用户应一次性回复所有内容,然后流水线运行。

如果用户已在其第一条消息中提供了产品图片或 URL,您仍然一次询问 A/B/C——但跳过 D,因为产品已在手。

以下所有四个引导步骤必须在单次 AskUserQuestion 调用中发送(一次往返,多个问题,所有选项均为按钮)。用户点击,而非输入。

步骤 A——检查 Higgsfield MCP 连接(按钮问题) 选项:"是——已连接" · "尚未连接——我现在连接" · "跳过——仅研究"

步骤 B——确认起始阶段(按钮问题) 选项:

  • "阶段 1——完整流水线(需要产品图片)"
  • "阶段 2——构建内容策划(我有简报)"
  • "阶段 3——立即生成(我有策划)"
  • "阶段 4——排期到 Meta 广告(内容已就绪)"

如果他们提供了产品图片但无其他上下文,默认选择阶段 1。

步骤 C——设置视频数量(用户驱动——任意数字;类型自动按比例分配)

用户选择视频总数。技能获取用户给出的任何数字,并自动计算每个预设的分配——用户无需考虑细分。

按钮:"50 个视频" · "100 个视频(推荐)" · "150 个视频" · "200 个视频" · (其他 → 输入任意数字,例如 75、300、500)。AskUserQuestion 始终暴露“其他”选项,因此“其他”→用户输入确切目标。

存储为 [VIDEO_COUNT]。图像资产包数量据此缩放(参见阶段 3 步骤 5)。

静默计算每种格式的分配——在此步骤中不要公布。

一旦 [VIDEO_COUNT] 锁定,技能会在内部计算每种格式的 floor(VIDEO_COUNT / 5)(有关计算,请参下面的“默认视频分配”)。此时不要向用户显示此细分。 没有“自动计算的分配”行,没有列举“20 个 UGC 娱乐 · 20 个街头采访 · …”——这会暴露机制并破坏“趋势驱动选择”的框架。

格式细分仅在 阶段 1 的趋势研究完成后 才浮现,作为病毒式内容简报本身的一个自然结果——例如,“根据该类别本周胜出的格式,以下是营销活动的细分方式……”数字出现在简报内部,而不是作为单独的配置卡。

默认视频分配(5 种 UGC 格式,平均分配):

该技能将每个营销活动 平均分配到 5 种病毒式 UGC 格式。默认组合中不包含电影化的次要类型(超动态/电视广告/万能卡保持可用但非默认——仅当用户明确要求时才使用)。

#格式占比分配
1UGC 娱乐(挑战、盲试、“为了 100 美元做这个”、街头挑战)20%floor(N/5)
2街头采访(为产品唱歌、打 10 分、尝试产品)20%floor(N/5)
3开箱20%floor(N/5)
4产品评测20%floor(N/5)
5ASMR20%floor(N/5)

分配规则:per_format = floor(VIDEO_COUNT / 5)。如果 VIDEO_COUNT 不能被 5 整除,则将余数从格式 1 开始逐一分配。

工作示例:

总数娱乐街头采访开箱产品评测ASMR
501010101010
100(推荐)2020202020
1503030303030
2004040404040
17(自定义,余 2)44333

完整的 5 种格式规范——每种格式的含义及其如何映射到 Higgsfield Marketing Studio 预设——在下面的 5 种 UGC 格式定义 部分中说明。

步骤 D——获取产品(图片或 URL)在同一条消息中 产品输入是引导中唯一的非按钮交互——而且它仍然是基于点击的(文件附件),而非打字。将此提示与 A/B/C 的 AskUserQuestion 按钮一起包含:

“将您的产品图片附加到此消息中,或者输入一个 URL——这就是我开始所需的一切。”

如果技能触发时已有产品图片附加,则完全跳过 D。 如果用户在步骤 B 中选择了阶段 3 或 4,则将 D 替换为:“在此处放置您现有的内容策划文件或粘贴其内容。”

单消息规则: 在同一条消息中发送 AskUserQuestion 调用(涵盖 A + B + C 作为按钮)和产品附件提示。一旦用户点击了他们的答案并附加了产品,直接进入所选阶段,无需额外的确认步骤。切勿单独或按顺序询问任何 A/B/C/D 问题。


Marketing Studio 能力事实基准

始终尊重这些约束。在阶段 1 的步骤 0 中查询 Higgsfield 以获取实时值——以下列表是参考快照,可能随时间变化而漂移。

硬限制(Marketing Studio 视频模型)

  • 时长: 每个片段 4-15 秒。这是硬性规定。更长的叙事必须设计为 15 秒的剪辑,或明确作为 2 片段序列(片段 A + 片段 B,在外部进行编辑)。
  • 宽高比: 自动 · 21:9 · 16:9 · 4:3 · 1:1 · 3:4 · 9:16
  • 分辨率: 480p · 720p · 1080p
  • 音频: 通过 generate_audio 参数可选——对于 ASMR 风格的 UGC 设置为 true。
  • 参考素材: 产品图片(始终传入),头像图片(UGC 家族)。

9 个 Marketing Studio 预设

预设(slug)构建目的钩子 + 设置选项列表?适用于类似这样的创意……
ugc — UGC人与产品的逼真单拍社交媒体视频✅第一口视角、从冰箱抓拍、日常生活、ASMR 特写
tutorial — 教程分步教学/食谱✅“60 秒内做出无酒精鸡尾酒”、“如何享用 X”
ugc_unboxing — 开箱高品质的开箱展示✅盒子展示、拉吊牌瞬间、第一眼
hyper_motion — 超动态动态产品英雄镜头——泼溅、倾倒、旋转、跌落❌倾倒瞬间、水滴撞击、瓶盖弹开展示
product_review — 产品评测手持产品的真实人物出镜评测✅诚实评测、成分展示、“我试用了 X 天”
tv_spot — 电视广告精致商业片风格的电影化叙事广告❌早午餐场景、第一个夏日、从农场到装瓶(≤15 秒)
wild_card — 万能卡超现实的一镜到底创意概念❌FOOH 特技、巨型瓶子、梦幻构图
ugc_virtual_try_on — UGC 虚拟试穿先试后买,休闲风格✅服装、眼镜、配饰试穿
virtual_try_on — 专业虚拟试穿高级工作室品质的虚拟试穿✅高级试穿、主打广告活动

UGC 家族(使用选项列表钩子 + 设置 + 音频): ugc · tutorial · ugc_unboxing · product_review · ugc_virtual_try_on · virtual_try_on。这些是主力。

预设相关性映射——按产品类别自动筛选

并非每个预设都适合每个产品。教程对于只需饮用的单 SKU 饮料毫无用处;开箱对于没有有意义包装的产品毫无用处;虚拟试穿仅适用于可穿戴设备。根据产品类别自动决定哪些预设在范围内,然后在阶段 1 中通过按钮选择确认(用户可以覆盖)。

相关性映射(用作默认值;用户可通过按钮覆盖):

产品类别相关预设
单 SKU 饮料(果汁、苏打水、康普茶、水、运动饮料、能量饮料)ugc · product_review · hyper_motion · tv_spot · wild_card
有调酒/食谱角度的饮料(鸡尾酒调酒、糖浆、高级烈酒)+ 添加 tutorial
饮料订阅盒 / 礼品盒 / 多 SKU 发布套件+ 添加 ugc_unboxing
食品(零食、能量棒、罐装、酱料、速食、谷物)ugc · product_review · tutorial · hyper_motion · tv_spot · wild_card
护肤品 / 美容 / 护发ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
服装 / 配饰 / 鞋类ugc · product_review · ugc_virtual_try_on · pro_virtual_try_on · hyper_motion · tv_spot · wild_card
眼镜 / 珠宝 / 手表ugc · product_review · ugc_virtual_try_on · pro_virtual_try_on · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
高级 / 礼品 / 奢侈品(香水、蜡烛、高级商品)ugc · product_review · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
电子产品 / 小工具 / 家电ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
软件 / SaaS / 移动应用ugc · product_review · tutorial · tv_spot · wild_card(无超动态——无实体产品英雄镜头)
服务 / 订阅 / 健身应用ugc · product_review · tutorial · tv_spot · wild_card
家居 / 厨房 / 家用器皿ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card

如有疑问,默认使用通用核心:ugc · product_review · hyper_motion · tv_spot · wild_card。仅当产品确实支持时才添加其他预设。

重新分配规则: 当某些预设被排除时,将其份额重新分配回 UGC 家族(最重地分配给 ugc,然后是 product_review),保持大约 75% 的 UGC 优先比例。超动态 / 电视广告 / 万能卡的份额大致保持不变(约 12% / 约 8% / 约 5%)。

钩子(UGC 家族的选项列表)——视觉场景模板,而非口头文案。 现场看到的示例:产品击中、辛辣、采访、随机物体麦克风、产品碰撞、暴风雪、相机碰撞、产品闪避、史诗级失败。在步骤 0 中通过运行时解析 UUID。

设置(UGC 家族的选项列表)。 现场看到的现实场景:卧室、浴室、厨房、办公室、车内、街道、健身房、自然。非现实场景:机翼、屋顶、火山口边缘、小评论家、车顶、火车冲浪。

ASMR 风格 UGC(预设路由)

ASMR 是一种 内容风格,而非单独的预设。渲染方式:

  • 预设:ugc(或 ugc_unboxing 用于皱纸/拉包装的 ASMR)
  • generate_audio=true
  • 设置:厨房 / 浴室 / 床

…

[为翻译而截断]

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate images/videos via Higgsfield AI. Default: GPT Image 2 for images/design/text, Seedance 2.0 for video, Nano Banana 2/Pro for character/reference image work, Marketing Studio for ads with avatars/products/hooks, settings, plus Soul V2/Cinema/Cast/Location and Kling 3.0. Use when: "generate an image", "make a video", "animate this photo", "image-to-video", "edit/stylize/remix this image", "produce a clip", "create an ad", "make a UGC video", "product demo", "unboxing", "brand video", "presenter video", "import product from URL", "create avatar for ad", or "analyze video virality". Supports image-to-image, image-to-video, references, job/upload IDs, and Marketing Studio. Chain with higgsfield-soul-id for face/identity consistency. Virality Predictor (`brain_activity`) analyzes video virality: hook strength, attention, retention, distraction risk, and creative score. NOT for: Soul Character training (use higgsfield-soul-id), product photoshoots, marketplace listing cards, text/chat/TTS tasks.

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate marketplace product image cards through Higgsfield: compliant main image, secondary product images, and A+ style content modules. Use when the user asks for marketplace listing images, product detail cards, secondary product images, product infographics, lifestyle listing shots, A+ style content, marketplace image sets, or sales-ready product visuals. Backend owns marketplace compliance references and prompt templates; this skill only routes user intent to the CLI. NOT for generic brand product photography without marketplace/listing context (use higgsfield-product-photoshoot), video generation or UGC ads (use higgsfield-generate), or Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate brand-quality product images through Higgsfield product-photoshoot prompt enhancement on GPT Image 2 / gpt_image_2. Entry point for professional brand/product visuals. Use when: "product photo", "studio shot", "lifestyle image", "Pinterest pin", "hero/banner", "carousel", "ad creative", "Meta ads", "virtual try-on", "model wearing", "person holding product", "closeup with hands", "levitating/floating/splash product", "CGI/surreal product", "restyle", "seasonal/aesthetic variation", or any product, brand, or paid-social creative. Modes: product_shot, lifestyle_scene, closeup_product_with_person, moodboard_pin, hero_banner, social_carousel, ad_creative_pack, virtual_model_tryout, conceptual_product, restyle. Backend assembles the final prompt; never freehand it. NOT for: no-product text-to-image (use higgsfield-generate), branded avatar video (use higgsfield-generate Marketing Studio), marketplace listing cards (use higgsfield-marketplace-cards), Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Train a Soul Character — a personalized model on a person's face that Higgsfield uses for identity-faithful image and video generation. Use when: "create my Soul", "train my face", "make my digital twin", "build me an avatar", "learn my appearance", "create a character of me", "set up identity for video", "I want my face in generated images". Chain: train Soul (one-time, returns reference_id) → use in higgsfield-generate via `--soul-id <id>` with models like `text2image_soul_v2` or `soul_cinema_studio`. NOT for: one-shot face swaps (use higgsfield-generate with --image), named-character / non-photo avatars (use higgsfield-generate with prompt).

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